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實驗室簡介
本實驗室主要是為培養算法應用工程師、數據處理工程師、老師和學生直接應用項目、比賽而建設，是高校建設人工智能專業的實驗室。
在人工智能項目準備前期，需要大量數據標注與模型訓練，這需要花費大量的時間和流程去處理。而我們提供的數據與模型訓練實驗室主要是讓數據的標注規范化，時間最小化、管理規范化，幫助AI項目的快速開發。
幫助管理AI模型和訓練參數，擁有一個更整體系統化的管理方案；提供同類模型的測試接口和解決方案，不用費時單獨撰寫測試方法和部署方案；提供已有的模型模板，可作為參考學習，也可直接在此基礎上修改應用自定義的AI數據來打造自己的AI模型；提供各種小部件幫助快速開發AI應用。
實驗室功能介紹
數據與模型訓練實驗室主要提供以下功能：
數據標注模塊
1、 提供規范的數據格式、無需編程轉換。
2、 有*的數據權限管理，數據標注的分配管理，使得數據不會集中，保證數據的安全性。
3、 自有圖像標注工具，功能*覆蓋目前主流標注工具。
模型選擇與訓練
1、 預裝市面模型（YOLO V3，MTCNN,BERT,GPT-2,FASTERRCNN等），并帶有預訓練權重。
2、 可以根據實際情況自定義模型或者修改已有模型。
3、 自動設置超參數、自動訓練。
4、 支持CPU和GPU訓練
5、 支持自動化測試和訓練報告生成
6、 提供模型訓練的管理，自動化訓練
7、 可根據用戶的場景定制化模型（增值服務）
模型的評估
對已經完成的模型進行驗證與評估，用可視化的效果來展示。
解決方案（模型的打包與部署）
1、 提供windows/linux/android/ios/ONNX/華為海思/英偉達JETSON系列等環境的打包（根據需求定制化）
2、 提供pytorch/tensorflow/caffe源碼
教學
1. 教師可自定義項目模型為模型設置自定義數據集、代碼、超參數，以及相關的簡介和注釋
2. 學生可以下載模型或者老師或者其它學生的模型作為模板進行學習。
3. 學生可以通過系統管理自己的項目包括超參數配置、數據集關聯、實時測試和實時打包。
4. 提供多種快捷插件，包括快速創建模板代碼、卷積計算器等等。
| 仟漁 |
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